【现货速发】人工智能
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作者尚文倩
出版社清华大学出版社
ISBN9787302464624
出版时间2017-07
装帧平装
开本32开
定价39元
货号25099695
上书时间2024-12-19
商品详情
- 品相描述：全新
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前言
前言人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是计算机科学的一个分支，被称为20世纪世界三大尖端科技（空间技术、能源技术、人工智能）之一，也被称为21世纪三大尖端技术（基因工程、纳米科学、人工智能）之一。人工智能作为一门学科从正式提出到现在，已经走过了一甲子的岁月，经历了风风雨雨、起起落落。随着2016年3月AlphaGo战胜世界围棋冠军、职业九段选手李世石，人工智能又一次受到了世人极大的关注。2014年人工智能领域全球投资总额超过19亿美元，同比增长超50%，预计2020年全球市场规模将达到183亿美元。谷歌、微软、苹果等国外科技巨头纷纷发力，国内企业也纷纷和技术团队合作，积极布局，如百度的大脑计划、科大讯飞的超脑计划、的智能聊天机器人等。2015年7月1日，国务院印发了《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》，将“互联网 人工智能”列为11项重点行动之一； 2016年9月国家发改委、科技部、工信部、中央网信办制定的《“互联网 ”人工智能三年行动实施方案》正式印发，计划到2018年基本建立人工智能的产业、服务和标准化体系，实现核心技术突破。基于此，本书在传统人工智能的基础之上增加了新的人工智能的技术与方法。本书的第6章介绍了机器学习中的一些基本问题、基本方法和关键技术。第7章介绍了数据挖掘的常用技术与方法。第8章介绍了大数据的研究进展、技术与方法。第9章介绍了深度学习的常用方法与技术。本书是集体智慧的结晶，全书由尚文倩主编，陈秀霞、封树超、颜梦菡、李振忠、王宇奇、娄延伟、程宇芬、张春洁等同学为本书做出了重要贡献，在此表示衷心的感谢！本书还参考了《2016—2020年中国人工智能行业深度调研及投资前景预测报告》，借鉴了有关教材及互联网上的一些资料，也向这些文献的作者表达诚挚的谢意！由于编者水平有限，书中的疏漏在所难免，敬请广大读者批评指正。作者2017年4月于中国传媒大学
导语摘要
本书系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。全书共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分： *部分（第2~5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定推理的相关技术与方法； 第二部分（第6~9章）主要讲述现代人工智能的新的技术和方法，涵盖机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习的*技术与方法。每章后面附有习题，以供读者练习。本书主要作为计算机专业本科生和其他相关学科本科生相关课程教材，也可供研究生和有关科技人员参考。
目录目录
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参考文献
内容摘要
本书系统介绍了人工智能的基本原理、基本技术、基本方法和应用领域等内容，比较全面地反映了60年来人工智能领域的进展，并根据人工智能的发展动向对一些传统内容做了取舍。全书共9章。第1章介绍人工智能的基本概念、发展历史、应用领域等。其后8章的内容分为两大部分： *部分（第2~5章）主要讲述传统人工智能的基本概念、原理、方法和技术，涵盖知识表示、搜索策略、确定性推理和不确定推理的相关技术与方法； 第二部分（第6~9章）主要讲述现代人工智能的新的技术和方法，涵盖机器学习、数据挖掘、大数据、深度学习的*技术与方法。每章后面附有习题，以供读者练习。
本书主要作为计算机专业本科生和其他相关学科本科生相关课程教材，也可供研究生和有关科技人员参考。
主编推荐
随着2016年3月AlphaGo（阿法狗）战胜围棋世界冠军、职业九段选手李世石，并以4:1的总分获胜以来，“人工智能”成为人们舌尖上的话题，本书旨在揭开人工智能的神秘面纱，为大家展示其精髓。本书作者在多年讲授人工智能课程的基础上，对相关理论与技术进行了提炼与总结，使全书结构严谨、逻辑性及前后章节的衔接增强，兼有普及与提高的双重功能。传统人工智能部分深入浅出，通俗易懂，容易学习；现代人工智能部分则体现其创新、精髓和尖端。每章后面附有习题，以供读者练习；提供配套课件，读者可在清华大学出版社网站本书页面下载。
精彩内容
第3章搜索策略
3.1搜索的基本概念3.1.1搜索的含义
如何在大量的知识甚至结构不良或非结构化的问题中获取对自己有用的信息，是人工智能中非常重要的一部分。对于这些问题，一般很难获得其全部信息，更没有现成的算法可供使用。因此，根据问题的实际情况，不断寻找可利用知识，从而构造一条代价小的推理路线，就显得尤为重要。搜索就是要寻找一个操作序列，使问题从初始状态转换到目标状态。这个操作序列就是目标的解。因此，所谓搜索，就是根据问题的实际情况，按照一定的策略或规则，从知识库中寻找可利用的知识，从而构造一条使问题获得解决的推理路线的过程。搜索包含两层含义： 一是要找到从初始事实到问题终答案的一条推理路线，二是找到的这条路线是时间和空间复杂度小的求解路线。通常搜索策略的主要任务是确定选取规则的方式。可根据是否使用启发式信息分为盲目搜索和启发式搜索，也可以根据问题的表示方法分为状态空间搜索和与/或树搜索。盲目搜索是不考虑给定问题所具有的特定知识，系统根据事先确定好的某种固定排序，依次调用规则或随机调用规则，一般统称为无信息引导的搜索策略。由于搜索总是按照预定的控制策略进行搜索，因此这种搜索策略具有盲目性，效率不高，不便于复杂问题的求解。启发式搜索考虑问题领域可应用的知识，动态地确定规则的排序，优先调用较合适的规则，加速问题的求解过程，使搜索朝着有希望的方向前进，找到解。状态空间搜索是指用状态空间法来求解问题所进行的搜索。与/或树搜索是指用问题归约法来求解问题时进行的搜索。下面分别介绍状态空间法与问题归约法。3.1.2状态空间法在分析了人工智能研究的求解方法之后，就会
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